notizia

---

  Nuovo rapporto sulla saggezza

Una cosa di cui gli imprenditori dell'intelligenza artificiale in quest'epoca sono più preoccupati è che i loro prodotti vengano saccheggiati da "truppe regolari" la frase che hanno più paura di sentire è probabilmente "Questa è un'applicazione shell".

Startup migliori sono in attesa di essere acquisite, come ad esempio。

Coloro che non furono così fortunati morirono uno dopo l'altro alla vigilia del lancio dei prodotti di OpenAI e di altri giganti dell'intelligenza artificiale, lasciando solo un motto salvavita per avvisare i ritardatari:

Non fare quello che faranno i giganti prima o poi, altrimenti verrai schiacciato quando agiranno.

Tuttavia, questa visione ampiamente diffusa nelle comunità imprenditoriali in patria e all’estero è davvero affidabile, e da dove viene questa impressione?

La bolla dell’intelligenza artificiale “si sta espandendo sempre più” e il ritorno sull’investimento è in ritardo. Abbiamo solo bisogno di un modello tecnologicamente avanzato?

Se anche tu hai questi problemi reali, forse l’articolo di oggi ti porterà nuove idee e il coraggio di lasciar perdere.

Perché una grande azienda può partire anche da un “guscio”. L’importanza della tecnologia è evidente, ma la difficoltà e l’importanza di realizzare un buon prodotto vengono spesso sottovalutate.

La maggior parte dei prodotti attuali sono solo "abbastanza buoni" e sono lontani dall'essere "veramente eccezionali".

Nell'ondata imprenditoriale innescata da ChatGPT che sta investendo il mondo, "sgranare GPT" è un grande insulto per una startup di intelligenza artificiale.

"Shell" si riferisce a prodotti che dispongono di poca o nessuna tecnologia indipendente ma si basano sulla tecnologia di altri.

Tre mesi fa, nel podcast 20VC, Altman ha affermato che qualsiasi startup o prodotto che tenta di costruire nel raggio di esplosione di OpenAI verrà schiacciato.

Il motivo importante per cui Altman è così fiducioso è che molte attuali startup di intelligenza artificiale sono costruite sul "modello base" fornito da OpenAI. Naturalmente, ci sono anche modelli base di altri giganti, come Claude di Anthropic, Meta Llama et al.

Non appena i modelli delle grandi aziende verranno aggiornati, i prodotti delle piccole aziende verranno abbandonati dagli utenti.

In effetti, Altman non è l’unico a sostenere questo punto di vista. Si può dire che ci sono molte voci che parlano male delle startup di intelligenza artificiale.

Ad esempio, i giornalisti dei media tecnologici——

"La maggior parte delle startup IA sono destinate a fallire"

E i dirigenti delle grandi aziende tecnologiche...

E molti netizen entusiasti di Reddit——

Il 99% delle startup AI ha solo parole immediate

Le società "Shell" esistono e molte di esse sono state schiacciate dalle iterazioni del modello OpenAI.

Ad esempio, Jasper AI crea uno strumento di copywriting AI basato sul modello OpenAI.

Prima che ChatGPT scatenasse una mania, il loro strumento era molto apprezzato e raggiunse rapidamente una valutazione di un miliardo di dollari.

Tuttavia, OpenAI ha aggiornato ChatGPT lo scorso anno, consentendo agli utenti di caricare più moduli di documenti.

Una volta che la maggior parte degli utenti si rese conto che potevano ottenere le stesse identiche funzionalità direttamente dalla fonte, le entrate e la valutazione di Jasper iniziarono a diminuire.

Secondo le statistiche sui finanziamenti del settore GenAI compilate da The Information, più di 100 aziende stanno costruendo i propri modelli di intelligenza artificiale, mentre 68 aziende utilizzano i modelli di OpenAI.

La logica alla base di questa visione è semplice e intuitiva: il "Shelling" non può consentire alle aziende di stabilire una differenziazione del prodotto e un "fossato", ed è facile da copiare, sostituire ed essere schiaffeggiati sulla spiaggia dalle onde dietro.

Tuttavia, Eric Olson non la pensa così.

Ha pubblicato un articolo d'opinione firmato su Fortune, sfidando apertamente Altman: "Sam Altman ha avvertito che OpenAI 'schiaccerà' le startup di intelligenza artificiale. Mi capita di gestire un'azienda del genere e non ho preoccupazioni".

Eric Olson è il co-fondatore e CEO della startup AI Consensus.

L'obiettivo di Consensus è rendere più facile per le persone l'accesso e la ricerca di ricerche scientifiche sottoposte a revisione paritaria. In parole povere, è l'equivalente di Google Scholar + ChatGPT.

Finora, Consensus ha evitato diversi attacchi da parte dei giganti dell’intelligenza artificiale. Ma quando OpenAI entra nel campo di ricerca con SearchGPT, alcune persone pensano che i bei giorni dell'azienda siano finiti.

Ma Olson crede fermamente che “il futuro delle startup IA sia luminoso”.

I titoli apocalittici sulle startup, come i titoli accattivanti in altri settori, sono per lo più solo per attirare l’attenzione.

Olson ha sottolineato che "l'abbraccio" non dovrebbe essere eccessivamente criticato.

Costruire prodotti e aziende con tecnologia di terze parti come nucleo non è una cosa negativa di per sé, e i fondatori non devono preoccuparsi di diventare "gusci" nelle prime fasi del prodotto.

Infatti, per avere successo, a volte è necessario “ripararsi” nelle fasi iniziali. Come startup, il tuo compito è rendere la struttura più spessa nel tempo attraverso il design, l'interfaccia utente, nuove funzionalità, servizi, branding, ecc.

Questa non è una novità in nessun campo, ed esisteva una tale traiettoria di sviluppo prima del boom della GenAI.

Se utilizziamo gli standard odierni per le startup AI per esaminare i giganti emersi in precedenza, questi possono anche essere chiamati “gusci” di varie tecnologie di terze parti all’inizio della loro fondazione:

- Salesforce è una "shell" basata sul database Oracle

- Box è una "scatola" basata su AWS

- Zoom è una "shell" basata su fotocamere Mac e PC

- Delta Air Lines è un "guscio" basato su aerei Boeing

……

Una nuova funzionalità rilasciata da OpenAI non deve distruggerti, perché è anche una nuova funzionalità per te.

Come startup, il tuo compito è aggiungere un valore aggiunto sufficiente alla funzionalità per renderla attraente e utile affinché gli utenti possano pagarla nel tempo. Man mano che la tecnologia su cui fai affidamento migliora, anche il tuo prodotto migliorerà.

La maggior parte delle cose iniziano come "gusci" e va bene. L'unico peccato possibile è che siano solo un "gusci" dall'inizio alla fine.

Al giorno d'oggi, su Internet sono emerse numerose demo di prodotti AI molto accattivanti.

Tuttavia, quando questi prodotti vengono messi nelle mani degli utenti, solo una manciata di essi è veramente soddisfacente e risolve i problemi.

Questo perché gli attuali prodotti di intelligenza artificiale perseguono il "passaggio" o "abbastanza buono" (abbastanza buono). Finché questo viene soddisfatto e combinato con l'ambiente dimostrativo impostato, è possibile ottenere risultati eccezionali.

Prima dell'avvento del LLM, il lavoro principale di creazione di prodotti software eccellenti comprendeva centinaia di fattori, come una profonda comprensione dei clienti, un design elegante basato sull'estetica e migliaia di righe di codice per ogni caso limite.

Tuttavia, l’emergere del LLM ha ridotto il costo dell’intelligence marginale del prodotto quasi a zero.

Basta creare una semplice interfaccia utente, aggiungere una o due funzionalità, quindi aggiungere alcune chiamate API OpenAI e si ottiene un prodotto dall'aspetto sorprendente, costruito a una velocità senza precedenti nella storia umana.

Tuttavia, dal punto di vista del fondatore, anche se LLM è diventato così potente, costruire un ottimo prodotto è ancora molto difficile.

Solo perché è più semplice creare software che abbia un bell'aspetto, non significa che sia facile creare software davvero eccezionale.

Il grande maestro Li Mu, nella sua esperienza imprenditoriale pubblicata ieri su Zhihu, ha menzionato anche la difficoltà di realizzare prodotti. Prodotti di successo come Perplexity e Character.ai stanno ancora esplorando modelli di business.

Dalla tecnologia al prodotto il processo è lungo, è normale che siano necessari 2 o 3 anni. Considerando l’emergere delle esigenze degli utenti, potrebbe essere necessario più tempo. Ci concentriamo sul presente, esploriamo il percorso nella nebbia e rimaniamo ottimisti riguardo al futuro.

Il caso più noto è senza dubbio la tanto criticata funzione “AI Overview” di Google, che è in netto contrasto con il prodotto di ricerca AI in rapida crescita Perplexity.

Secondo alcune definizioni, Perplexity non è un prodotto con un "fossato". Tutto ciò che fornisce agli utenti è l'interazione tra LLM e i risultati della ricerca.

In un mondo pieno di modelli di grandi dimensioni, Google, in quanto motore di ricerca più potente della storia, ha anche la sua serie di prodotti di punta Gemini. Non può aggiungere un riepilogo LLM ai risultati di ricerca e porre fine a Perplexity?

Naturalmente potevano provarci, e lo fecero. Ma finora questi sforzi non hanno avuto successo.

Quindi, come può Perplexity sconfiggere Google, che possiede la tecnologia principale, attraverso il "shelling"?

Il punto chiave che deve essere chiarito è che i prodotti software non riguardano solo l’implementazione di primo livello. Sono una raccolta di dettagli che determinano il modo in cui risolvono il problema di un utente.

Perplexity ha padroneggiato i dettagli: l'interfaccia utente ha personalità, ma è estremamente semplice.

Quando accedi alla pagina di ricerca, il cursore viene immediatamente posizionato nella casella di ricerca. Il suo tempo di risposta è quasi istantaneo e viene fornito anche con una piacevole interfaccia di caricamento.

La panoramica dell’intelligenza artificiale di Google manca della dedizione di Perplexity ai dettagli. Di conseguenza, non ottengono la stessa popolarità tra gli utenti.

Questa è la differenza tra "promosso" ed "eccellenza": da lontano può sembrare lo stesso, ma quando si ingrandisce, i due sono molto distanti;

Per alcune esigenze di nicchia, poiché non esiste un mercato sufficientemente ampio, questi giganti della tecnologia non si preoccuperanno di risolverle completamente.

Ciò crea spazio affinché le startup possano entrare, innovare, avere successo e, in definitiva, espandersi.

Su questa preimpostazione si fonda la fondazione di Consensus.

Google Scholar è lo strumento di ricerca accademica più utilizzato al mondo, ma non molte persone lo utilizzano.

Il motivo è semplice: si tratta di un prodotto marginale di Google a cui manca gravemente l'attenzione e il supporto dell'azienda.

Al contrario, una startup come Consensus può dedicare molta più attenzione e impegno a questo, mentre Google ha un milione di cose più importanti nel suo piatto.

Affronta un problema di nicchia e trova una soluzione che possa resistere alla prova del tempo. Anche nell’era dell’intelligenza artificiale, questa idea di prodotto non è superata.

Anche se dovessimo creare prodotti all'ombra della tecnologia OpenAI, questo è un approccio efficace.

Se l’unica cosa che conta è la pura capacità tecnica, allora le startup non riusciranno mai a sconfiggere i giganti con tasche profonde e tecnologia all’avanguardia.

Ma innumerevoli volte è successo il contrario. Ciò che conta davvero sono le sottigliezze del tuo prodotto. Devi far sentire agli utenti che puoi fornire soluzioni professionali ai loro problemi.

Come Nat Friedman, un noto investitore di intelligenza artificiale (e uno degli investitori di Consensus) ed ex CEO di GitHub, ha recentemente pubblicato su X:

"Le persone assumono servizi di pulizia per pulire i propri uffici piuttosto che un servizio di manodopera generico, anche se è sostanzialmente la stessa cosa." - Consigli per le startup AI.

Se misuri solo le capacità grezze, la persona media e il dipendente dell'azienda di servizi di pulizia sono in realtà la stessa cosa, l'unica differenza è l'imballaggio: materiali economici (prodotti per la pulizia), un po' di esperienza e la consapevolezza che questa persona ha risolto il tuo problema problema esatto nella fiducia passata.

Questa differenza spingerà 99 persone su 100 a pagare un extra per un servizio di pulizia.

Le persone vogliono usare cose progettate per cose specifiche. Questa potrebbe essere l’affermazione più entusiasmante che il fondatore di un’azienda di intelligenza artificiale possa sentire oggi.

Facendo un passo indietro, i tre punti sopra menzionati non sono un consiglio nuovo. Per decenni, innumerevoli startup hanno fatto affidamento su questi principi fondamentali per avere successo nella lunga ombra delle tecnologie aziendali esistenti.

La paura che le grandi aziende mettano all’angolo la tua startup è una caratteristica della startup, non un difetto. Per questo e per innumerevoli altri motivi, avviare un’attività di successo può essere particolarmente difficile.

Ora tutti abbiamo accesso a una nuova entusiasmante tecnologia e la reazione naturale è credere che “tutto sta per cambiare”.

Ma la realtà è che alcune cose cambieranno e, allo stesso tempo, la maggior parte delle cose rimarrà la stessa di prima.

Come prima, c’è spazio per creare grandi aziende e prodotti accanto ai giganti accattivanti. Inoltre, il cosiddetto "raggio di esplosione" rivendicato da Ultraman è in realtà più piccolo di quanto la maggior parte della gente pensi oggi.